誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（第4版） ( 簡體 字) |
| 作者：張文霖 等 | 類別：1. -> 程式設計 -> 綜合 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 51331
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NT售價： 345 元 |
| 出版日：6/1/2019 |
| 頁數：252 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷： | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121364457 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：第4版自序
“誰說菜鳥不會數據分析”系列自2011年7月首次出版已經走過了8個年頭。給親愛的讀者匯報一下這8年間的小成績：獲得過出版全行業暢銷品稱號，在中國臺灣地區出版了繁體版，獲得了幾十萬讀者的認可。讀者的認可比什么都重要，為了讓這本書更加完美，我們與時俱進地開展了結構的優化，新增了多個實用的數據分析方法。
“拍腦袋決策，拍胸脯保證，拍屁股走人”的時代已經與我們漸行漸遠。不管是在傳統企業還是在互聯網企業，現在的決策都越來越依賴于數據，用數據說話。“誰說菜鳥不會數據分析”系列就是幫助廣大讀者提升自我，幫助我們更好地理解數據，用活數據，真正給企業帶來價值。在這個數據驅動運營的時代，不管大數據、小數據，我們掌握一些數據處理技能，必定能增加我們在職場上的勢能。
這次出版的第4版，我們特地做了非常細致的勘誤，吸收了眾多讀者反饋的意見和建議，只為給讀者呈現最有品質的閱讀效果。
本次改版主要變動如下：
1. 對各種數據處理方法進行重新梳理，使數據處理方法更加結構化、體系化。
2. 新增了RFM分析法、結構分解法、因素分解法、趨勢分析法等常用數據分析方法，使數據分析方法更加完善、實用。
3. 新增樹狀圖、旭日圖、帕累托圖、漏斗圖等Excel 2016版圖表繪制技巧。
從心出發，未來已來，期待在成長的道路上再相逢。
前 言
經常有朋友詢問：數據分析該怎么做？有什么分析技巧？這些數據怎么處理分析？
因為大量問題具有通用性，而且“懶”得挨個答復類似的問題，于是就結合大家關心的問題，編寫了這本通俗易懂的數據分析書。市面上的數據分析圖書大部分還停留在大雅的范疇，要么就是高深的統計學理論，要么就是專業的統計分析軟件，給人感覺門檻非常高。而且，所講解的案例大部分來自科研一線，讓人看了摸不著北。這無形之中在學習者與數據分析之間建起了鴻溝。
其實，通過多年的數據分析實踐來看，數據分析還是一件很有樂趣的事情。我們需要做的是：基于通用的工具Excel，加上必知必會的數據分析概念，采用通俗易懂的方式去講解。這樣數據分析就不那么晦澀了，而且故事化的情境設計，讓我們有一口氣讀下去的勇氣，天塹也變通途了。
雖然積累了多年的數據分析實戰經驗，但是要上升到一本書還是花費了近1年的時間。她的第1章、第8章由狄松完成，第2章、第5章、第6章由張文霖完成，第3章、第4章、第7章由劉夏璐完成。這個創作過程是艱辛的，但也是很有成就感的。我們努力講好數據分析的故事，同時把這個故事盡量展現得美麗動人。請允許我們以“她”來稱呼這本與眾不同的數據分析書籍，很多人翻開這本書的時候，可能會有大量疑惑，
但，請耐著性子慢慢讀下去，你將會有莫大的收獲。
如果你覺得她看起來很輕松，千萬別誤以為她是一本小說，她其實是一本講述數據分析的書籍
她拋開復雜的數學或者統計學原理，只和你講必知必會的要點，關注解決實際問題；
她不去探究專業的學術問題，只和你耐心地分享職場中的實戰案例；
她不板起臉和你講大道理，只和你娓娓道來切身的趣味故事；
她天生麗質，圖表漂亮絕倫；
她多姿多彩，還有卡通漫畫風。
可能你會覺得她膚淺……
但是，當你揭開她華麗的外衣時，你會驚艷；
也會被她通俗而不庸俗，美麗而又深刻的本質所吸引。
把她珍藏起來吧，因為：
她會循循善誘地把你領進數據分析的大門；
她會讓你的簡歷更加具有吸引力；
她會讓老板對你刮目相看；
她值得在你的書架上長期逗留，會讓你的書架也增加色彩。
她講述了職場三人行的故事，她的故事還會讓你偷著笑
牛董，關鍵詞：私企董事、要求嚴格、為人苛刻。
小白，關鍵詞：應屆畢業生、剛入職場的偽“白骨精（白領+骨干+精英）”、牛
董助手、單身女白領、愛臆想。
Mr.林，關鍵詞：小白的同事、數據分析達人、成熟男士、樂于助人、做事嚴謹。
哪些人會對她的故事有閱讀興趣呢
★ 需要提升自身競爭力的職場新人。
★ 在市場營銷、金融、財務、人力資源、產品設計等工作中需要做數據分析的人士。
★ 經常閱讀經營分析、市場研究報告的各級管理人員。
★ 從事咨詢、研究、分析等工作的專業人士。
致謝
感謝作者的好朋友李治的鼓勵和支持，讓筆者下定決心寫這本書。在此要衷心感謝成都道然科技有限責任公司的姚新軍先生，感謝他的提議和在寫作過程中給予的支持。感謝參與本書優化的朋友：王斌、李偉、張強林、萬雷、李平、王曉、景小燕、余松。非常感謝本書的插畫師王馨的辛苦勞動，您的作品讓本書增色不少。
感謝鄧凱、黃成明、李雙、劉曉霞、劉云鋒、歐維平、石軍、沈浩、張立良、張文彤、張志成、鄭來軼、祝迎春、王雍、伍昊等書評作者，感謝他們在百忙之中抽空閱讀書稿，撰寫書評，并提出寶貴意見。
最后，要感謝三位作者的家人，感謝他們默默的付出，沒有他們的理解與支持，同樣也不會有本書。
盡管我們對書稿進行了多次修改，仍然不可避免地會有疏漏和不足之處，敬請廣大讀者批評指正，我們會在適當的時間進行修訂，以滿足更多人的需要。
第4版說明
“誰說菜鳥不會數據分析”系列自2011年7月出版以來得到廣大讀者朋友的大力支持，而且很榮幸獲得中國書刊發行業協會頒發的“2011年度全行業優秀暢銷書品種”稱號。這個榮譽的取得與廣大讀者的大力支持是分不開的。為了讓這本書精益求精，在征集了大量的讀者反饋意見后，我們進行了本次升級。
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內容簡介：《誰說菜鳥不會數據分析》（入門篇）是一本有趣的數據分析書！本書基于通用的Excel工具，加上必知必會的數據分析概念，以小說般通俗易懂的方式講解。本書基于職場三人行來構建內容，完全按照數據分析工作的完整流程來講解。全書共8章，依次講解數據分析必知必會知識、數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術、提升圖表之美的專業化視角，以及專業分析報告的撰寫方法等內容。本書有足夠的魅力讓你一口氣讀下去，在無形之中掌握數據分析的技能，提升職場競爭能力。本書能有效幫助職場新人提升職場競爭力，也能幫助市場營銷、金融、財務、人力資源管理人員及產品經理解決實際問題，還能幫助從事咨詢、研究、分析行業的人士及各級管理人士提高專業水平。 |
目錄：第1章 數據分析那些事兒 /13
1.1 數據分析是“神馬” /14
1.1.1 何謂數據分析 /15
1.1.2 數據分析的作用 /17
1.2 數據分析的流程 /18
1.2.1 明確分析目的和思路 /19
1.2.2 數據收集 /21
1.2.3 數據處理 /22
1.2.4 數據分析 /22
1.2.5 數據展現 /22
1.2.6 報告撰寫 /23
1.3 數據分析的三大誤區 /25
1.4 數據分析師的要求 /26
1.4.1 數據分析師的硬件要求 /26
1.4.2 數據分析師的軟件要求 /28
1.5 幾個常用指標和術語 /30
1.6 本章小結 /34
第2章 結構為王，確定分析思路 /35
2.1 數據分析方法論 /36
2.1.1 數據分析方法論與數據分析法的區別 /36
2.1.2 數據分析方法論的重要性 /37
2.2 常用的數據分析方法論 /38
2.2.1 PEST分析法 /38
2.2.2 5W2H分析法 /41
2.2.3 邏輯樹分析法 /42
2.2.4 4P營銷理論 /43
2.2.5 用戶使用行為理論 /45
2.3 本章小結 /46
第3章 無米難為巧婦，數據準備 /47
3.1 理解數據 /48
3.1.1 字段與記錄 /49
3.1.2 數據類型 /50
3.1.3 數據表要求 /50
3.2 數據來源 /52
3.2.1 導入數據 /52
3.2.2 問卷錄入要求 /56
3.3 本章小結 /58
第4章 簡單快捷，數據處理 /59
4.1 數據處理簡介 /60
4.2 數據清洗 /61
4.2.1 重復數據處理 /61
4.2.2 缺失數據處理 /66
4.2.3 空格數據處理 /70
4.3 數據合并 /72
4.3.1 字段合并 /72
4.3.2 字段匹配 /74
4.4 數據抽取 /76
4.4.1 字段拆分 /76
4.4.2 隨機抽樣 /80
4.5 數據計算 /82
4.5.1 簡單計算 /82
4.5.2 函數計算 /83
4.6 數據轉換 /87
4.6.1 數據表行列互換 /87
4.6.2 二維表轉一維表 /89
4.6.3 數據類型轉換 /93
4.7 本章小結 /97
第5章 工欲善其事必先利其器，數據分析 /98
5.1 數據分析方法 /99
5.1.1 對比分析法 /100
5.1.2 分組分析法 /104
5.1.3 結構分析法 /105
5.1.4 分布分析法 /106
5.1.5 交叉分析法 /107
5.1.6 RFM分析法 /109
5.1.7 矩陣關聯分析法 /111
5.1.8 綜合評價分析法 /116
5.1.9 結構分解法 /119
5.1.10 因素分解法 /120
5.1.11 漏斗圖分析法 /122
5.1.12 趨勢分析法 /123
5.1.13 高級數據分析方法 /129
5.2 數據分析工具 /129
5.2.1 初識數據透視表 /130
5.2.2 數據透視表創建三步法 /131
5.2.3 數據透視表分析實踐 /133
5.2.4 數據透視表小技巧 /137
5.2.5 多選題分析 /141
5.3 本章小結 /145
第6章 給數據量體裁衣，數據展現 /146
6.1 揭開圖表的真面目 /147
6.1.1 圖表的作用 /147
6.1.2 經濟適用圖表有哪些 /148
6.1.3 通過關系選擇圖表 /149
6.1.4 圖表制作5步法 /154
6.2 表格也瘋狂 /155
6.2.1 突出顯示單元格 /156
6.2.2 項目選取 /157
6.2.3 數據條 /158
6.2.4 圖標集 /160
6.2.5 迷你圖 /161
6.3 給圖表換裝 /163
6.3.1 平均線圖 /163
6.3.2 雙坐標圖 /166
6.3.3 豎形折線圖 /169
6.3.4 帕累托圖 /172
6.3.5 旋風圖 /178
6.3.6 人口金字塔圖 /183
6.3.7 漏斗圖 /185
6.3.8 矩陣圖 /190
6.3.9 改進難易矩陣（氣泡圖） /193
6.4 本章小結 /195
第7章 專業化生存，圖表可以更美的 /196
7.1 別讓圖表犯錯 /198
7.1.1 讓圖表“五臟俱全” /198
7.1.2 要注意的條條框框 /200
7.1.3 圖表會說謊 /211
7.2 濃妝淡抹總相宜——圖表美化 /215
7.2.1 美化三原則 /215
7.2.2 略施粉黛，美化技巧 /218
7.2.3 圖表也好“色” /224
7.3 本章小結 /228
第8章 專業的報告，體現你的職場價值 /229
8.1 什么是數據分析報告 /230
8.1.1 數據分析報告是什么 /230
8.1.2 數據分析報告的原則 /230
8.1.3 數據分析報告的作用 /231
8.1.4 數據分析報告的種類 /233
8.2 報告的結構 /235
8.2.1 標題頁 /236
8.2.2 目錄 /238
8.2.3 前言 /238
8.2.4 正文 /240
8.2.5 結論與建議 /241
8.2.6 附錄 /243
8.3 撰寫報告時的注意事項 /243
8.4 報告范例 /244
8.5 本章小結 /251
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| 序： |
